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POSIXct 値のベクトルがあり、最も近い 15 分に丸めたいと思います。その日は気にしません。値を時間と分に変換するにはどうすればよいですか?

たとえば、値が欲しい

"2012-05-30 20:41:21 UTC"

することが

"20:45"
4

7 に答える 7

27

使用できますround。秘訣は、丸めの前に 900 秒 (15 分 * 60 秒) で割り、その後で 900 を掛けることです。

a <-as.POSIXlt("2012-05-30 20:41:21 UTC")
b <-as.POSIXlt(round(as.double(a)/(15*60))*(15*60),origin=(as.POSIXlt('1970-01-01')))
b
[1] "2012-05-30 20:45:00 EDT"

時間と分だけを取得するには、 format を使用します

format(b,"%H:%M")
[1] "20:45"

as.character(format(b,"%H:%M"))
[1] "20:45"
于 2012-06-02T12:24:44.663 に答える
15

何かのようなもの

format(strptime("1970-01-01", "%Y-%m-%d", tz="UTC") + round(as.numeric(your.time)/900)*900,"%H:%M")

うまくいくだろう

于 2012-06-02T12:14:03.990 に答える
5

align.timextsパッケージの関数を使用して丸めを処理してformatから、「HH：MM」の文字列を返すことができます。

R> library(xts)
R> p <- as.POSIXct("2012-05-30 20:41:21", tz="UTC")
R> a <- align.time(p, n=60*15)  # n is in seconds
R> format(a, "%H:%M")
[1] "20:45"
于 2012-06-02T12:14:16.197 に答える
3

round.POSIXt()これを試してみてください。これは、両方の要求を組み合わせ、何を何をするかに基づいていtrunc.POSIXt()ます。

myRound <- function (x, convert = TRUE)  {
    x <- as.POSIXlt(x)
    mins <- x$min
    mult <- mins %/% 15
    remain <- mins %% 15
    if(remain > 7L || (remain == 7L && x$sec > 29))
        mult <- mult + 1
    if(mult > 3) {
        x$min <- 0
        x <- x + 3600
    } else {
        x$min <- 15 * mult
    }
    x <- trunc.POSIXt(x, units = "mins")
    if(convert) {
        x <- format(x, format = "%H:%M")
    }
    x
}

これは与える：

> tmp <- as.POSIXct("2012-05-30 20:41:21 UTC")
> myRound(tmp)
[1] "20:45"
> myRound(tmp, convert = FALSE)
[1] "2012-05-30 20:45:00 BST"
> tmp2 <- as.POSIXct("2012-05-30 20:55:21 UTC")
> myRound(tmp2)
[1] "21:00"
> myRound(tmp2, convert = FALSE)
[1] "2012-05-30 21:00:00 BST"
于 2012-06-02T12:17:36.317 に答える
3

クラスIDateとクラス（開発したばかり）を使用して、よりスケーラブルなソリューションを得ることができました。shhhhimhuntingrabbitsとPLapointe のみが最も近いで質問に答えます。ソリューションはCeilingを使用してのみ丸めます。私のソリューションでは、 CeilingまたはFloorを指定できます。最高のパフォーマンスを得るには、データをクラス に保持する必要があります。ベンチマークで見られるように、から生産するのは安価です。22M タイムスタンプのベンチマーク以下:ITimedata.tableIPeriod
xtsIPeriod
IDateITimePOSIXctIDate/ITime/IPeriod

# install only if you don't have
install.packages(c("microbenchmarkCore","data.table"),
                 repos = c("https://olafmersmann.github.io/drat",
                           "https://jangorecki.github.io/drat/iperiod"))
library(microbenchmarkCore)
library(data.table) # iunit branch
library(xts)
Sys.setenv(TZ="UTC")

## some source data: download and unzip csv
# "http://api.bitcoincharts.com/v1/csv/btceUSD.csv.gz"
# below benchmark on btceUSD.csv.gz 11-Oct-2015 11:35 133664801

system.nanotime(dt <- fread(".btceUSD.csv"))
# Read 21931266 rows and 3 (of 3) columns from 0.878 GB file in 00:00:10
#     user   system  elapsed 
#       NA       NA 9.048991

# take the timestamp only
x = as.POSIXct(dt[[1L]], tz="UTC", origin="1970-01-01")

# functions
shhhhi <- function(your.time){
    strptime("1970-01-01", "%Y-%m-%d", tz="UTC") + round(as.numeric(your.time)/900)*900
}

PLapointe <- function(a){
    as.POSIXlt(round(as.double(a)/(15*60))*(15*60),origin=(as.POSIXlt('1970-01-01')))
}

# myRound - not vectorized

# compare results
all.equal(
    format(shhhhi(x),"%H:%M"),
    format(PLapointe(x),"%H:%M")
)
# [1] TRUE
all.equal(
    format(align.time(x, n = 60*15),"%H:%M"),
    format(periodize(x, "mins", 15),"%H:%M")
)
# [1] TRUE

# IPeriod native input are IDate and ITime - will be tested too
idt <- IDateTime(x)
idate <- idt$idate
itime <- idt$itime
microbenchmark(times = 10L,
               shhhhi(x),
               PLapointe(x),
               xts = align.time(x, 15*60),
               posix_ip_posix = as.POSIXct(periodize(x, "mins", 15), tz="UTC"),
               posix_ip = periodize(x, "mins", 15),
               ip_posix = as.POSIXct(periodize(idate, itime, "mins", 15), tz="UTC"),
               ip = periodize(idate, itime, "mins", 15))
# Unit: microseconds
#            expr         min          lq         mean       median          uq         max neval
#       shhhhi(x)  960819.810  984970.363 1127272.6812 1167512.2765 1201770.895 1243706.235    10
#    PLapointe(x) 2322929.313 2440263.122 2617210.4264 2597772.9825 2792936.774 2981499.356    10
#             xts  453409.222  525738.163  581139.6768  546300.9395  677077.650  767609.155    10
#  posix_ip_posix 3314609.993 3499220.920 3641219.0876 3586822.9150 3654548.885 4457614.174    10
#        posix_ip 3010316.462 3066736.299 3157777.2361 3133693.0655 3234307.549 3401388.800    10
#        ip_posix     335.741     380.696     513.7420     543.3425     630.020     663.385    10
#              ip      98.031     151.471     207.7404     231.8200     262.037     278.789    10

IDateこの特定のタスクだけでなく、ITime正常にスケーリングします。どちらのタイプも と同じでIPeriod、整数ベースです。日時フィールドによる結合またはグループ化でもうまくスケーリングすると思います。
オンラインマニュアル: https://jangorecki.github.io/drat/iperiod/

于 2015-10-15T00:33:07.493 に答える